挑战英伟达！博通股价两日暴涨36%，AI定制芯片有何投资逻辑？

上周五，博通(AVGO.US)股价大涨逾24%，创出历史新高，公司市值也一举突破万亿大关。

本周一，博通今日再涨超9%，报246美元，近两日涨幅超40%。

消息面上，博通透露正与三家大型云客户开发定制AI芯片，预计2027年每个客户将部署100万个AI芯片。与此同时，在财报电话会议上，博通首席执行官Hock Tan表示，定制AI芯片业务，有望在2027年给公司带来600亿-900亿美元的收入。

ASIC有何投资逻辑？

ASIC是专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit）的缩写，是专为特定领域或功能量身定制的芯片。

从分类上看，半导体大致可以分为标准半导体和专用集成电路（ASIC）。标准半导体拥有标准化规格，只要满足基本要求，就可以应用于任何电子设备。而ASIC则是半导体制造商根据特定产品要求生产的半导体。

因此，ASIC只能应用于特定设计和制造的设备中，执行必要的功能。

举个例子，CPU和GPU就是标准半导体产品，英伟达的AI GPU可以用在各家云服务产商中，但ASIC，如谷歌的TPU，就只能用于自家公司，拿到亚马逊，就没法用了。

因为ASIC很“专一”，只做一件事，所以它就会比CPU、GPU等能做很多件事的芯片在某件事上做的更好，实现更高的处理速度和更低的能耗。

因此，博通的CEO Hock Tan曾称：“未来50%的AI Flops（算力）都会是ASIC，甚至CSP（超大规模云计算产商）内部自用100%都将是ASIC”。

从目前来看，谷歌是AI ASIC芯片的先驱，于2015年发布第一代TPU（ASIC）产品，大幅提升AI推理的性能。

除谷歌外，亚马逊有Tranium和 Inferentia、微软有Maia、Meta有MTIA、以及特斯拉的Dojo等。

可以说，科技巨头都在自研芯片，其中，谷歌和Meta都找了博通合作，亚马逊是迈威尔 $迈威尔科技(MRVL)$ 的大客户。

科技巨头之所以要自研芯片，有以下几方面原因：

一是英伟达的GPU太贵了，而且最新款产品还要排队购买；

二是ASIC芯片能够降低成本、提高性能；

三是科技巨头不想依赖英伟达，希望扶持AMD、博通、迈威尔等公司当二供，掌控自己的命运。

因此，ASIC芯片极具发展前景，博通和迈威尔皆从中受益。

那么问题来了，ASIC的爆发，会挑战英伟达的霸主地位吗？或者，博通有一天会干翻英伟达吗？ 英伟达(NVDA)

AI大模型需要先进行大量的训练，而后才能用于推理，比如，自动驾驶大模型的开发人员，需要拿数以千计甚至数以百万计的停车标志图像进行训练，完成后，自动驾驶大模型能够具备自主辨识停车标志的能力，即使是在其从未行驶过的道路上，这就是AI大模型从训练走向推理的过程。

在训练阶段，AI大模型并不固定，需要调整参数，因此，需要用到具备通用性质的GPU。

而当AI大模型成熟后，ASIC芯片将大有可为。

因此，无论是英伟达的CEO Jensen还是AMD的CEO Lisa，都认为ASIC是GPU生态的补充而非竞争者。

Rosenblatt的分析师Hans Mosesmann也曾说，将博通的ASIC和英伟达的GPU进行比较，是一种“苹果vs橘子”式的比较（意指两者存在固有或根本差异，风牛马不相及，无法对比）。

不过，他认为，在未来几年，AI ASIC的增速将超过GPU。

巴克莱同样看好ASIC，认为AI推理计算需求将快速提升，预计其将占通用人工智能总计算需求的70%以上，推理计算的需求甚至可以超过训练计算需求，达到后者的4.5倍。英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。

由此来看，博通和英伟达都有美好的未来，但不排除，当英伟达的GPU不再供不应求时，公司也会杀入ASIC领域，毕竟，推理(inferencing)实质上是简化版的训练(training)。换句话说，训练是规模更大，算力要求更高，算法更复杂的推理。